JavaOne: GPU-Beschleunigung mit Java 9

Die Pläne für die Grafikkarte nutzende Java-Anwendungen werden konkreter, denn geht es nach den in die Entwicklung involvierten Ingenieuren, könnte die Beschleunigung durch GPUs in Java 9 kommen.

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Von
  • Alexander Neumann

Die Pläne für ein Java auf der Grafikkarte werden nun konkreter, denn geht es nach den Ingenieuren, die an der Entwicklung beteiligt sind, könnte die GPU-Beschleunigung von Java-Anwendungen im übernächsten Java mit der Versionsnummer 9 Einzug halten. So schlug das Thema als Randnotiz in der gestrigen JavaOne-Eröffnungs-Keynote auf, in der John Duimovich von IBM darauf einging.

Die Beschäftigung mit Java auf der Grafikkarte ist nicht neu, so gibt es bereits seit vergangenem Jahr das offizielle und im Rahmen der HotSpot-VM-Entwicklung betriebene OpenJDK-Projekt Sumatra. An ihm waren zu Beginn unter anderem Java-Statthalter Oracle und auch der Chip-Hersteller AMD beteiligt. Ziel des Projekts ist es, herauszuarbeiten, wie mit der Java-Plattform erstellte Applikationen Performancegewinne durch die direkte Nutzung von GPU-Leistung und -Fähigkeiten erreichen können.

Selbst vor Project Sumatra gab es schon Bemühungen von AMD. Das Unternehmen hatte 2010 das Projekt Aparapi vorgestellt, das wie Sumatra Java-Bytecode nach OpenCL übersetzte, im Gegensatz zum OpenJDK-Projekt aber als Plug-in fungierte. Ebenfalls im vergangenen Jahr wurde der Rootbeer GPU Compiler bekannt, der CUDA- oder OpenCL-Bibliotheken in Java-Code einbinden will.

Duimovich demonstrierte nun auf der JavaOne ein Beispiel eines Sortierverfahrens, bei dem unter Zuhilfenahme der GPU mit Nvidias CUDA-Bibliotheken offenbar zwei- bis 48fache Beschleunigungen zu beobachten gewesen waren. IBM selbst plant wohl Laufzeitumgebungen für serverbasierte GPU-Beschleuniger. Als Anwendungsfälle für GPU-beschleunigte Java-Entwicklungen sind hochperformante Finanzanwendungen, Video- und Bildanalyseverfahren sowie Anwendungen aus dem Wissenschaftsbetrieb vorstellbar.

Duimovichs Speedups-Zahlen, die mit Nutzung der GPU und CUDA-Bibliotheken erreicht wurden.

(Bild: IBM)

(ane)